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新一代电子健康档案（EHR）的研究路线图

原创 恒健知行 恒健知行 2025-08-25 00:00 安徽

原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/f7shdQWC5Oqls6x4kpGSvQ

西班牙、瑞士等研究者提出一个新一代电子健康档案（EHR）的研究路线图，该路线可以清晰地划分为短期、中期和长期目标，并围绕以下五个核心主题展开：

l法律与伦理框架，对美国（《健康保险流通与责任法案》、《促进医疗技术进步与创新法案》）和欧洲（《通用数据保护条例》、《人工智能法》、《数据治理法》）的法规框架进行了全面审查，以确保合规性并指导EHR系统中人工智能的伦理合规、透明度、公平性、患者赋权以及隐私与保密保护等伦理原则，这该路线图的核心要素。

l医疗健康领域的预测、LLMs、扩展性等人工智能能力，提升EHR系统的诊断、治疗决策和行政效率。该主题旨在解决人工智能在医疗健康领域应用中的健壮性、可扩展性、透明度和数据质量等挑战，以确保人工智能的安全集成。

l以用户为中心的临床工作流程及可用性设计，提升EHR的易用性，让临床医生参与界面设计，以简化数据录入流程并提升信息获取的便捷性。该主题旨在通过解决当前工作流程中的低效问题，减少临床医生的职业倦怠并提升其参与度。

l面向数据溯源的FAIR数据标准，FAIR 原则使EHR能够作为互操作的、值得信赖的数据生态系统，支持基于人工智能的决策制定。标准化元数据和数据溯源机制促进了全球数据共享和保护隐私的人工智能部署。

l技术挑战：传统系统和网络安全问题，包括标准不匹配、传统系统、数据孤岛以及人工智能集成带来的计算需求。网络安全风险要求制定 robust 协议以保护敏感数据。

针对以上5个核心主题，作者提出了一份分阶段的研究路线图

1. 短期目标

l法律合规框架：建立符合HIPAA、GDPR、AI Act等法规的试点指南。

l早期AI工具集成：引入预测分析、NLP和自动化工具。

l用户体验优化：重新设计EHR界面，提高效率，减少临床医生的倦怠感。

lFAIR数据试点：实施标准化元数据和数据溯源机制的试点项目。

2. 中期目标

l可扩展的FAIR生态系统：构建能集成多种AI模型的可扩展数据生态系统。

l高级AI算法：开发适用于医疗数据的去中心化、鲁棒性强的AI算法。

l伦理治理结构：建立确保AI透明、公平、合乎伦理的治理框架。

l多模态决策支持：开发支持精准医疗的多模态临床决策支持系统。

l人员培训：为临床医生提供负责任地使用AI的培训计划。

3. 长期目标

l全球互操作性标准：建立跨境数据共享的全球统一标准。

l成熟的AI-EHR生态系统：实现用于实时决策和人群健康管理的完全可执行的AI-EHR系统。

l患者赋权：通过提供完整数据访问权限和个性化AI工具，增强患者参与度。

l持续监控与改进：建立对AI性能、数据质量和伦理合规性的持续监控机制。

该路线图的最终目标是推动EHR从一个被动的数据管理系统，转变为一个主动的、由AI驱动、符合FAIR原则的数字生态系统。

原文《Research roadmap for next-generation EHR with AI-by-design ensuring efficiency, data privacy, and patient safet》，感兴趣私信。

恒健知行

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